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基于OpenCL的Canny算法并行与性能优化研究的任务书
任务书
题目：基于OpenCL的Canny算法并行与性能优化研究
背景介绍：
图像处理是一项重要的技术，在许多领域中都有广泛的应用。Canny算法是一种常用的边缘检测算法，它能够将图像中的边缘提取出来，是图像处理中的重要算法之一。
然而，在处理大规模图像时，Canny算法的运行效率存在瓶颈，因此需要通过并行化的技术来提高算法的效率。OpenCL是一种跨平台的并行计算框架，可以适应不同的硬件平台，具有较好的灵活性和通用性。因此，使用OpenCL并行化Canny算法是一种较为有效的提高效率的方式。
任务目的：
本任务的主要目的是通过研究并实现基于OpenCL的并行Canny算法，优化算法的性能。
任务内容和要求：
1.研究Canny算法原理和串行实现方法，学习OpenCL并行计算框架的相关知识和应用技巧。
2.使用OpenCL实现基于GPU的并行Canny算法，并进行性能测试和优化。可以使用OpenCL提供的标准库或者自行编写内核函数来实现算法的并行化。
3.对比并分析串行Canny算法和并行化Canny算法的运行效率，验证并行化算法的性能优势。
4.进一步优化算法的性能，探索并实现针对具体GPU硬件的优化策略，比如利用共享内存、向量化指令等技术来提高算法性能。
5.编写详细的实验报告和文档，记录算法优化过程和实现细节，总结并归纳优化算法的经验和技巧。
6.任务要求具有一定的并行计算和图像处理基础知识，能够熟练使用C/C++、OpenCL等编程语言和工具。
7.本任务可以结合各种具体应用场景，比如图像处理、图形学、机器学习等进行拓展和应用。
参考文献：
1.Canny，J.A.,Acomputationalapproachtoedgedetection.IEEETransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence8,6(1986),679-698.
2.孟原,科普：什么是OpenCL？,2018年
3.Nvidia，OpenCLOptimizationCaseStudy,2012.
4.Zhang,T.,Lv,J.,Yue,H.,etal.,2017,AHigh-PerformanceCannyEdgeDetectionAlgorithmonMulticoreCPUandFPGA,IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems,28,10,2746-2756.
任务时间和工作量：
本任务的时间安排为3-4个月，预计需要投入200-300小时的工作量。同时鼓励学生在任务中自主探索和拓展，发挥创新思维。
参考成果形式：
1.报告：完成本任务的学员需要撰写一份详细的实验报告和技术文档，介绍所用到的算法原理、优化策略和实现细节，总结得到的经验和技巧，重点介绍优化算法的性能和效果，结合具体应用场景进行分析和讨论。
2.代码：完成本任务的学员需要提交全部的源代码和编译构建脚本等工程文件，代码需要经过详细注释和说明，保证代码的可读性和可维护性。
3.演示：完成本任务的学员需要进行算法演示，展示算法的性能和效果。
4.海报：学员需要为完成本任务的成果制作一份海报，用简洁明了的形式介绍算法原理、优化策略和实现效果。